墨尔本房地产市场房价分析数据集MelbourneRealEstatePriceAnalysisDataset-helldivine
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价, 墨尔本, 房价预测, 房屋属性, 市场分析, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自墨尔本房地产市场公开的房价数据，记录了墨尔本地区房屋的销售信息，用于房价分析与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2016年到2017年。
地理范围：数据覆盖墨尔本及周边地区，包括郊区、邮编等地理信息。
数据维度：数据集包括“Suburb”（郊区）、“Address”（地址）、“Rooms”（房间数量）、“Type”（房屋类型）、“Price”（价格）、“Method”（销售方法）、“SellerG”（销售商）、“Date”（销售日期）、“Distance”（距离市中心距离）、“Postcode”（邮编）、“Bedroom2”（卧室数量）、“Bathroom”（浴室数量）、“Car”（车位数量）、“Landsize”（土地面积）、“BuildingArea”（建筑面积）、“YearBuilt”（建造年份）、“CouncilArea”（市政区域）、“Lattitude”（纬度）、“Longtitude”（经度）、“Regionname”（区域名称）和“Propertycount”（物业数量）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为melb_data.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于墨尔本房地产市场公开信息，已进行初步整理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、房屋价值评估等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、地理位置对房价的影响分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产中介、房地产开发商、金融机构等提供数据支持，特别是在市场趋势分析、价格预测、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产领域的决策制定，如房屋定价策略、投资组合优化等。
教育和培训：作为房地产分析、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建房价预测模型，帮助用户实现更精准的房地产投资决策。
